機器學習如何增強數位銀行服務

機器學習（人工智慧的一個子集）不僅僅是翻譯文字或推薦您接下來觀看的視頻，它還在醫療保健、銀行業等最突出的領域產生了重大影響。

雖然醫療保健僅限於少數場景，但銀行業的機器學習模型有助於解決最大的問題，並使我們的日常銀行業務變得輕鬆。在本指南中，您將了解機器學習對銀行業的影響以及它如何增強數位銀行服務。

什麼是機器學習 (ML)？

機器學習是人工智慧的一個子集，它使系統能夠使用數據自行學習和做出決策，而無需明確編程。它分析大量數據以識別不同的模式並根據數據預測結果。機器學習分為三種主要類型。

• 監督機器學習：在監督機器學習中，模型使用標記資料進行訓練，以根據過去的資料預測結果。
• 無監督機器學習：另一方面，在無監督學習中，模型使用非標記資料進行訓練，並根據隱藏模式自行預測輸出。
• 強化學習：模型根據回饋即時學習。

例如，假設您想要一台可以辨識貓圖片的計算機。在監督式學習中，您用標記為“貓”和“不是貓”的圖片來訓練計算機，模型會了解貓，以便能夠預測資料中的貓圖片。

同時，在無監督學習中，您使用非標記資料訓練模型。在這裡，你沒有明確提到它是一隻貓；然而，根據隱藏的模式或結構，該模型可以識別模式並預測未來的貓。

最後，在強化學習中，如果模型正確識別了貓，則獎勵它；如果沒有正確識別貓，則懲罰它，並且它根據回饋進行學習。

機器學習的範圍很廣。需要花費數年的時間來學習和理解它是如何運作的。然而，您不需要了解有關機器學習的所有知識來了解它如何影響我們的生活，尤其是在數位銀行領域；機器學習對於提供更快、更有效率、更安全的服務至關重要。

個人化銀行服務

銀行可以利用機器學習提供更個人化的服務。透過分析客戶交易和帳戶活動，銀行可以根據客戶的財務目標創建個人化優惠。此外，機器學習演算法可以幫助分析客戶支出、儲蓄習慣和交易歷史，並提供個人化建議。

例如，如果您一直在餐飲或娛樂上花錢，銀行可能會建議您使用針對這些類別提供優惠的信用卡。

動態信用評分

傳統的信用評分是基於一組有限的因素，例如收入、債務水平和個人的信用記錄。然而，這些因素並不能代表使用者的整個財務狀況。

除了標準因素外，銀行還可以利用機器學習評估客戶的消費行為、交易歷史，甚至教育和就業歷史、生活方式選擇和其他資訊金融交易等社會指標，以提供信用評分。

這有助於銀行做出更準確的評估並避免錯誤，也有助於用戶，特別是信用記錄有限的用戶。它還允許銀行向更多人提供信貸，包括那些傳統方法可能忽視的人。

加強詐欺偵測和安全

安全性是數位銀行最關心的問題之一。考慮到銀行詐欺行為不斷增加，銀行需要高效率的系統來保護客戶的敏感財務資訊。這就是機器學習在偵測和預防詐欺方面可以發揮重要作用的地方。

使用機器學習，銀行可以即時識別可疑交易並防止未經授權的交易。此外，這些模型可以學習並適應新型欺詐，並有助於預防它們。例如，如果客戶從陌生的地點進行大額提款，機器學習系統可以標記此行為並提醒客戶或乾脆阻止交易。

除此之外，銀行還可以使用不同的機器學習模型來追蹤客戶的獨特行為，以驗證他們的客戶身分。這包括分析客戶打字的速度、滑鼠動作或他們與手機的互動方式，以及檢查當前模式是否與客戶的歷史資料相似，以確認實際的帳戶持有人。

優化透支服務

透支保護是許多銀行提供的一項流行功能，旨在防止客戶在帳戶中沒有足夠的資金來支付交易時產生費用。使用機器學習，銀行可以透過分析客戶行為、消費習慣、交易時間或帳戶餘額並標記有透支風險的帳戶，更有效地管理透支覆蓋範圍。

使用這些數據，銀行可以向客戶發送通知，讓他們有機會轉移資金或取消待付款。機器學習也讓銀行提供更個人化的透支保護服務，而不是一刀切的解決方案。銀行可以使用機器學習來評估客戶的財務狀況並提供適合他們需求的透支保險。

例如，經常遇到低餘額問題的客戶可能會獲得更高等級的保護，而帳戶活動穩定的客戶可能會獲得不同的選擇。這保證您只需支付您真正需要的保護等級的費用，而無需支付額外費用。

改善客戶支援

可靠的客戶支援是數位銀行最重要的部分。大多數銀行現在都使用智慧聊天機器人、虛擬助理和不同的自動化系統來幫助客戶獲得支援。從回答客戶問題到個人支持，機器學習可以幫助銀行建立信任並快速解決客戶問題。

人工智慧聊天機器人可以幫助即時回答客戶的詢問，理解和回應廣泛的客戶問題，並提供個人化指導。透過這種方式，銀行可以減少等待時間，並釋放人工代理來專注於更複雜的問題。

提供個人化支援的虛擬助理

與聊天機器人一樣，虛擬助理在提供個人化支援方面已經變得很常見。這些虛擬助理使用機器學習來分析客戶數據，並根據與客戶帳戶關聯的數據提供量身定制的建議或資訊。

例如，虛擬助理可能會根據客戶的財務目標推薦特定的儲蓄帳戶，甚至根據客戶平時的消費習慣提醒他們即將到來的帳單。隨著時間的推移，隨著助理從過去的互動中學習，它會更好地預測您的需求並為您提供越來越多的相關建議。

自動化日常流程

機器學習還允許銀行自動執行最常見的任務，例如資料輸入和文件驗證流程，以節省時間和人力資源。這有助於銀行加快營運速度並減少人為錯誤。

例如，機器學習系統可以自動對財務文件進行分類和排序，以及驗證客戶訊息，甚至可以更快地處理貸款或索賠。自動化還可以節省資金，使銀行能夠將資源集中在創新上，並為您和其他客戶提供更好的服務。

優化貸款決策

機器學習也正在改變銀行發放貸款的方式。除了傳統的信用評分之外，銀行還可以分析使用者的支出模式並做出準確的貸款決策。這樣，銀行和借款人都可以從機器學習中受益。

結論

機器學習在重塑數位銀行服務方面發揮著非常重要的作用。它涉及增強個人化和改進詐欺檢測，以及簡化客戶支援和推動銀行業的未來。隨著大多數銀行繼續採用這些技術，您和其他客戶可以期待更量身定制的體驗、更好的安全性和創新的金融服務。機器學習在銀行業的潛力是巨大的，並且只會隨著技術的發展而不斷增長。